Blog: Herausforderungen der operativen Skalierung von IIoT-Projekten

Viele erfolgreiche Prototypen und Pilotprojekte scheitern trotz vielversprechender Ergebnisse letztlich doch an der Umsetzung in den Serienbetrieb. Die Gründe für das Scheitern sind unterschiedlich. Zum einen werden die Skalierungskosten für Digitalisierungsprojekte oftmals unterschätzt, wenn Unternehmen erstmals solche Lösungen entwickeln. Entwicklungsarbeit ist aufwendig und bindet viele verschiedene Experten aus ganz unterschiedlichen Bereichen ein. Die benötigten Fähigkeiten sind in einem Unternehmen nicht immer vorhanden und auf dem Arbeitsmarkt nur schwer zu bekommen. Greift man dagegen auf vorgefertigte Lösungen zurück, sinken zwar die Kosten für die Inbetriebnahme. Allerdings bleiben die Anpassungsmöglichkeiten für den Anwender sehr begrenzt.

Zunehmende Komplexität lässt Anforderungen steigen

Im Rahmen von Retrofitting-Projekten werden Sensoren nachträglich an den geeigneten Stellen in Ihren Anlagen verbaut, um beispielsweise spezifische Parameter messen oder Abläufe besser steuern zu können. Von Positionssensoren, Fluidsensoren und Encodern bis hin zu Bildverarbeitung und sicherheitskritischen Parametern – mit zunehmender Komplexität von Prozessen steigen auch die Anforderungen an die erhobenen Daten, deren Management und Verarbeitung.

Außerdem müssen sinnvolle Übertragungswege für die Daten evaluiert werden. Für einige Anwendungen kommen drahtlose Technologien bereits in Frage, während in anderen Anwendungen vielleicht noch ein klassischer Feldbus das Maß der Dinge ist. Allerdings stehen bereits neue Technologien wie Single Pair Ethernet (SPE) in den Startlöchern, welche die modernde industrielle Produktion noch einmal maßgeblich beeinflussen werden.

Hinzu kommt: während für Prototypen oftmals alle Daten auf einem zentralen Server gespeichert und dort für die Gewinnung von Erkenntnissen analysiert werden, ist diese Architektur für den produktiven Betrieb nicht optimal. Im Serienbetrieb muss die Datenverarbeitung zumindest teilweise verteilt in Edge-Geräten nahe den Maschinen und Anlagen erfolgen. Durch Edge Computing können das übertragene Datenvolumen und Latenz geringgehalten und die Zuverlässigkeit des Gesamtsystems erhöht werden.

Gerade dieses verteilte Setup von Smart Edge Komponenten wird von vielen Unternehmen in den Phasen des Prototyping und der Pilotierung unterschätzt. Dadurch entstehen nach unserer Beobachtung zu einem späten Zeitpunkt zusätzliche Hürden und Herausforderungen beim Übergang in den Serienbetrieb und der operativen Skalierung.

All diesen Möglichkeiten liegt also eine Grundlage zu Füßen: Unternehmen, die von Industrie 4.0 profitieren wollen, müssen ihre Daten nutzbar machen. „Die Digitalisierung entfaltet ihren Mehrwert dann, wenn ich mit Daten etwas tun kann“, erklärt Dr. Andreas Graf Gatterburg, Principal Technology Consultant bei Hilscher. Der Mehrwert von Industrie 4.0-Lösungen entstehe also oft durch die eingesetzte Software, so Graf Gatterburg. Diese Software muss allerdings erst einmal auf die Geräte verteilt werden. Bei hochspezialisierten Anwendungen mit eng umrissenen Zielplattformen entsteht schnell ein sehr großer Verwaltungsaufwand, welcher sich nur in den seltensten Fällen rechnet.

Große Player im Markt entwickeln für solche Herausforderungen kurzerhand einfach eigene Plattformen samt proprietärer Hardware und eigenen Standards. Doch was machen mittelständische Unternehmen, die sich im selben Markt bewegen, aber keine großen Teams mit zahlreichen Entwicklerinnen und Entwicklern und einem satten Budget haben? Kurzum, wie bleiben Sie und Ihr Geschäftsmodell in Zeiten der Digitalisierung konkurrenzfähig?